COPRAS (Complex Proportional Assessment) - IEEE Xplore

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 13, NO. 12, DECEMBER 2015

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COPRAS (Complex Proportional Assessment): State of the Art Research and its Applications N. M. Stefano, N. Casarotto Filho, L. G. L. Vergara and R. U. G. Rocha 1 Abstract— This paper presents a state-of-the-art literature survey on COPRAS applications and methodologies. The classification this review contains 59 papers, where if analyzed: titles and authors, cited journal, area classification, application areas, other multi-criteria methods combined with the COPRAS, authors’ nationality and country and most cited articles (or scientific recognition). This document provides useful insights about the COPRAS which is a new method, with many research opportunity.

Keywords— MCDM.

A

Multi-criteria,

Literature

review,

MCDA,

I. INTRODUÇÃO

ANÁLISE de decisão é usada quando um tomador de decisão pretende avaliar o desempenho de uma série de soluções para um dado problema. Normalmente, estas soluções (também, chamada de alternativas) podem ser avaliadas em termos de uma série de critérios de decisão. Muitas vezes, esses critérios estão competindo uns com os outros. Isto é, uma alternativa pode ser superior em termos de um ou de alguns dos critérios de decisão, mas inferior. O problema é, então, para identificar a melhor (a mais preferida) alternativas e um ranking das alternativas quando todos os critérios de decisão são considerados simultaneamente. O ramo de análise de decisão que lida com esse tipo de problema é chamada tomada de decisão multicritérios. Assim destacamse os métodos MCDA/MCDM. Esses métodos usam o conhecimento de muitos campos, incluindo matemática, teoria da decisão comportamental, economia, tecnologia de computação, engenharia de software e sistemas de informação. Multiple Criteria Decision Making (MCDM) foi introduzido como um campo promissor e importante de estudo no início dos anos de 1970. Desde então, o número de contribuições às teorias e modelos, que são usadas como base para a mais sistemática e racional, tem continuado a crescer em um ritmo constante [1]. Esta representa uma área de interesse de pesquisa, pois a maioria dos problemas da vida real tem um conjunto de objetivos e conflitos. O MCDM [2] tem suas raízes na economia do bem-estar-final do século XIX, nas obras de Edgeworth e Pareto. O MCDA [3], [4], [5], [6] são ferramentas que podem ser personalizadas para incorporar os juízos de valor dos 1

N. M. Stefano, Universidade Federal de Santa Catarina Florianópolis, Santa Catarina, Brasil, [email protected] N. Casarotto Filho, Universidade Federal de Santa Catarina Florianópolis, Santa Catarina, Brasil, [email protected] L. G. L. Vergara, Universidade Federal de Santa Catarina Florianópolis, Santa Catarina, Brasil, [email protected] R. U.G. Rocha, Universidade Federal de Santa Catarina Florianópolis, Santa Catarina, Brasil, [email protected]

(UFSC), (UFSC), (UFSC), (UFSC),

tomadores de decisões individuais ou múltiplos. A maioria das metodologias de análise de decisão compartilhar etapas semelhantes de organização de dados em uma matriz de decisão. Mas diferem em sintetizar as informações nas matrizes e no ranking das alternativas. Ferramentas MCDA utilizam de vários algoritmos de otimização para classificar opções, a seleção de uma única alternativa ideal ou a diferenciação entre alternativas aceitáveis e não aceitáveis. A MCDA é tanto uma abordagem como um conjunto de técnicas, com o objetivo de fornecer uma ordenação total de opções, desde as opções mais a menos preferida. As opções podem ser diferentes à medida que alcançar vários objetivos, e não uma opção, obviamente, será melhor para alcançar todos os objetivos. Deve-se observar que os métodos multicritério [7], [8], [9], [10] são importantes no apoio à elaboração de uma estrutura, que mostra de forma mais clara os elementos que compõem um problema de decisão, facilitando a escolha da decisão pelo decisor. Um aspecto importante do processo de análise multicriterial está na seleção dos critérios [11], [12], [13] nos quais se baseará a decisão. Os critérios selecionados devem ser mensurados por algum indicador em todas as alternativas, para efeito de sua utilização no processo de análise e o objetivo da decisão é o critério de nível superior. Estre trabalho tem o objetivo de fornecer uma pesquisa de estado-da-arte da literatura sobre o Complex Proportional Assessment (COPRAS), suas aplicações, áreas de publicação, sua integração com outros métodos MCDA/MCDM entre outros aspectos levantados. Como contribuição dessa pesquisa pode se destacar: o desenvolvimento de um esquema metodológico para o estado-da-arte [14] de um tema e uma revisão estruturada que fornece um guia para futuras pesquisa sobre o método COPRAS (Complex Proportional Assessment). II. O MÉTODO COPRAS (COMPLEX PROPORTIONAL ASSESSMENT) O método COPRAS [15], [16], [17], [18] foi apresentado pela primeira vez por Zavadskas et al. (2008) [19], é usado para priorizar as alternativas com base em vários critérios, juntamente com os pesos associados aos critérios. Este método seleciona as melhores alternativas que ajudam na decisão, considerando as Soluções Ideais (+) e as Piores (-). Este método funciona como um ranking de avaliação em termos de seu significado e grau de utilidade das alternativas. O algoritmo do método COPRAS consiste nos passos: Passo 1: normalizar a matriz D (composta por alternativas, critérios ou atributos, pesos de cada critério e desempenho das alternativas quanto aos critérios) por meio da Equação:

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x ij* =

x ij



m

= 1

p a r a j = 1, 2 , … , n

(1) Passo 2: Determinar a matriz de decisão normalizada ponderada D’ por meio da seguinte Equação: i

D ' =  d ij  = xij* . w j mxn

(2)

Onde ∗ é o valor da performance normalizada da critério e é o peso associado aos alternativa sobre o critérios . Passo 3: As somas e dos valores normalizados são calculadas para ambos os critérios benéfico e não benefícios. Para critérios benéficos, são os maiores valores e para os aqueles não benéficos são os de menores valores. As somas e são calculadas usando as seguintes Equações: S i+ = S i+ =

k

d

ij

(3)

j =1 k

d

ij

(4) Passo 4: Determinar a importância relativa ou prioridade da alternativa candidata po meio da Equação: Q

i

j =1

= S i+ +

 

m

i=1

S i−

S i−

m i=1

1 S i−

(5) A importância relativa de uma alternativa mostra a extensão de satisfação atingida por essa alternativa. Entre as alternativas, aquela com o maior valor de importância relativa é a melhor escolha. de cada Passo 5: Calcular a performance do Índice alternativa da seguinte forma:  Qi  Pi =   × 100%  Q m ax 

(6) Onde é o valor máximo da importância relativa. O valor do Índice é utilizado para a obtenção do ranking das alternativas candidatas. III. ASPECTOS METODOLÓGICOS Uma revisão da literatura é um projeto sistemático, explícito e reprodutível para a identificação, avaliação e interpretação do acervo de documentos registrados [20]. Revisões de literatura geralmente visam dois objetivos: primeiro, resumir pesquisas existentes, identificando padrões, temas e questões. Em segundo lugar, identificar o conteúdo conceitual do campo [21], [22] que pode contribuir para o desenvolvimento teoria [23]. Mayring (2003) [24] apresenta um modelo com quatros passos para a realização de uma revisão de literatura como mostra a Fig. 1.

Figura 1. Passos para uma revisão de literatura. Fonte: Elaborado pelos autores com base em [24]

Uma vez que os artigos são selecionados para a revisão, a análise dos dados pode proceder de diferentes maneiras, dependendo dos objetivos da revisão [25], [26], [22]. Uma revisão destinada a consolidar os resultados de vários estudos empíricos pode depender tanto análise qualitativa ou quantitativa dos resultados. A síntese dos dados é o produto principal da pesquisa uma vez que produz novos conhecimentos com base na coleta de dados completa. Os critérios utilizados para a revisão de literatura e estado da arte sobre o COPRAS foram: • Uso das palavras chaves: “Complex Proportional Assessment” (escrita por extenso) e “COPRAS” (no formato de sigla), isso para ter obter um resultado mais abrangente; • Delimitação de intervalo de tempo utilizado (2000-2015); • Determinação de critérios para seleção das bases: multidisciplinares, ciências sociais aplicadas e engenharias com acesso via Portal Capes e, com filtros para tornar possível a exportação dos dados para um software de gerenciamento de referências bibliográficas. Ou seja: Scopus, Web of Science, Science Direct; • Limitação apenas a journals e a proceedings como fontes de dados, porque estes podem ser considerados conhecimento validado e são susceptíveis de possuírem maior impacto. • Realização das buscas nas bases selecionadas, totalizando 242 artigos; • Exportação para o Software gerenciador de referências bibliográficas, Endnote versão Web; • Eliminação de duplicações, onde 240 artigos descartados; • Análise de afinidade, tais como: títulos, palavras-chaves, abstract e conteúdo dos artigos com o tema, sendo ao total eliminado 102 artigos; • Eliminação de journals pagos, um total de 16 artigos; • Eliminação de artigos de outros idiomas que não fossem inglês ou espanhol: 3 artigos; • Por meio da análise da integra eliminou-se 23 artigos os quais não tratavam do tema em questão. A Fig. 2 mostra a síntese do procedimento de busca dos artigos.

STEFANO et al.: COPRAS (COMPLEX PROPORTIONAL

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Observa-se na Fig. 3 que o “Journal of Civil Engineering and Management” é o que mais se destaca (9 artigos), em segundo lugar tem-se: “Expert Systems with Applications”; “International Journal of Strategic Property Management”; “Journal of Business Economics and Management”; “Procedia Engineering; Technological and Economic Development of Economy”, cada um com 4 artigos. Em concordância com a Fig. 3, a Fig. 4 mostra as áreas onde os artigos são classificados, isto é, em “Engineering” (24.10% dos artigos). É importante destacar que um artigo pode ser classificado em mais de uma área. Por exemplo, um artigo pode estar classificado em “Business, Management and Accounting” e também em “Economics, Econometrics and Finance”. Ainda em destaque tem: “Business, Management and Accounting”; “Economics, Econometrics and Finance” e; “Computer Science” com 16.87%, 15.66% e 10.84%, respectivamente. Figura 2. Procedimentos da revisão do estado da arte.

O resultado final foi uma amostra de 59 artigos as quais foram analisados os seguintes aspectos: títulos e autores, journals citados, áreas de classificação dos artigos, áreas de aplicação, outros métodos multicritérios combinados com o COPRAS, procedência e instituições dos autores e, artigos mais citados (ou reconhecimento científico). IV. RESULTADOS A seguir nesta seção serão apresentados os resultados da análise da literatura sobre o método COPRAS. IV. ARTIGOS SELECIONADOS, AUTORES O Anexo I mostra o resultado final do processo de seleção dos artigos para análise do tem em questão.

Figura 4. Áreas de classificação dos artigos.

A classificação das áreas dos artigos foi buscada nas bases Scopus e Web of Science. Relacionado as Fig. 3 e 4, a Fig. 5 mostra as áreas de aplicações dos artigos os destaques são: 13.56% estão localizados na construção civil; 10.17% na seleção de materiais e; com 5.08% indústria bancária, seleção de máquinas e sustentabilidade cada uma respectivamente.

V. RELAÇÃO: JOURNALS CITADOS, ÁREA DE CLASSIFICAÇÃO, APLICAÇÃO E ANO DAS PUBLICAÇÕES A Fig. 3 mostra os Journals citados na seleção de artigos. Esta análise ajuda a identificar as principais fontes de publicação sobre o método COPRAS e determinar qual(is) journals publicam esse tema.

Figura 5. Áreas de aplicação do método COPRAS.

Figura 3. Journals citados na seleção de artigos.

Ou seja, as aplicações se deram em maior destaque na área da construção civil, onde os artigos são classificados na área das Engenharias e publicados em Journals também das Engenharias. A Fig. 6, mostra a evolução do tema no decorrer dos anos.

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51.95%, são originários da Lituânia (Fig. 8).

Figura 6. Evolução das publicações sobre o método COPRAS Figura 8. Procedência dos autores.

Pelo exposto na Fig. 6, observa-se que o tema teve seu ápice nos anos de 2012 e 2013. É importante destacar que esse método é recente na literatura e, que pelas análises dos artigos selecionados, a maioria dos trabalhos são do seu país de origem, isto é a Lituânia. Ainda há muito a se explorar sobre o COPRAS, principalmente, nas diversas aplicações em diferentes setores e, destacando que ele é “flexível” quanto a questão de combinação com outros métodos multicritérios. Portanto, o COPRAS é um método de solução e resultados, apresenta prática e interesses científicos, permitindo que os investidores tomem decisões relacionadas a múltiplos atributos.

Destaca-se que esse é um método “novo” que permanece sua concentração em seu país de origem (51,95% na Lituânia). Com 20.78% dos artigos procedentes de autores iranianos, 10,39% indianos e 2,60% suecos e sérvios respectivamente. A Fig. 9, mostra as principais Instituições dos autores.

VI. OUTRO MÉTODOS MULTICRITÉRIOS COMBINADOS COM O MÉTODO COPRAS Os métodos, normalmente, utilizados para estender (metodologias híbridas) o método COPRAS incluem a abordagem de números Grey (COPRAS-G) (14,7%), TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) (12.1%); AHP (Analytic Hierarchy Process) (10.3%) e; VIKOR (VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje) (5.2%), como mostra a Fig. 7.

Figura 9. Instituições dos autores.

As instituições que mais se destacam são: “Vilnius Gediminas Technical University – Lituânia (42.74%)”; “Shomal University – Irã (5.65%)” e; “Jadavpur University – Índia (4.03%)”. VIII. ARTIGOS MAIS CITADOS A Fig. 10 exibe o número de citação (ou reconhecimento científico) no dos artigos da amostragem. Para verificar o número de citação foi utilizado o Google Acadêmico na data de 20/01/2015.

Figura 7. Outros métodos combinados com o COPRAS.

A ideia principal do método COPRAS-G, com valores de critério expressos em intervalos, baseia-se nas condições reais de tomada de decisão e as aplicações da Grey Systems Theory. O método COPRAS-G utiliza um ranking por etapas e procedimento de avaliação das alternativas em termos de importância e utilidade grau. Número Grey (grey number) é, basicamente, para lidar com a informação insuficiente e incompleta. VII. PROCEDÊNCIAS DOS AUTORES E INSTITUIÇÕES Quanto a procedência dos autores dos artigos selecionados,

Figura 10. Artigos mais citados.


Os 6 artigos mais citados na amostragem dos 59 artigos: “Selection of the effective dwelling house walls by applying attributes values determined at intervals (167 citações)”; “Risk assessment of construction projects (141 citações)”; “Selection of low-e windows in retrofit of public buildings by applying multiple criteria method COPRAS: a Lithuanian case (120 citações)”; “Multi-attribute decision-making model by applying grey numbers (119 citações)”; “Evaluating the alternative solutions of wall insulation by multicriteria methods (105 citações)” e; “Multicriteria selection of project managers by applying Grey criteria (101 citações)”. Portanto ao se trabalhar com os métodos MCDM/MCDA, percebe-se que a vantagem deles é que eles possibilitam a combinação com outros métodos para a resolução de problemas. Desta forma originando as metodologias híbridas (mix de metodologias) as quais é a combinação de diversas metodologias com o objetivo de suprir as fraquezas de um método. E o método COPRAS ainda é pouco divulgado na literatura, mas pelas análises percebe-se que ele tem apresentado êxito em suas aplicações e nas combinações com outros métodos. IX. CONCLUSÕES Este trabalho realizou uma revisão do estado-da-arte da literatura sobre o método multicritério COPRAS (Complex Proportional Assessment). Nesta revisão foram utilizados 59 artigos, no período de 2000-2015. Os artigos foram classificados nos seguintes critérios: títulos e autores, journals citados, áreas de classificação dos artigos, áreas de aplicação, outros métodos multicritérios combinados com o COPRAS, procedência e instituições dos autores e, artigos mais citados (ou reconhecimento científico). Pelo leitura na integra dos artigos observou-se que o método COPRAS tem sido aplicado com êxito em uma variedade de áreas e setores industriais, com termos e temas variados, os quais exigem mais ampla ênfase em problemas de decisão interdisciplinares e sociais. Pesquisas futuras sobre COPRAS podem ser estendidas e ampliadas em várias áreas e direções. Embora várias técnicas têm sido combinado ou intercalada com o COPRAS tradicional, muitas outras técnicas não tem foi investigada. Estas técnicas fazem o COPRAS tradicional mais representativo e viável no manuseio prático e teórico de problemas multicritériais. Também como pesquisas futuras pode se destacar a investigação sobre semelhanças e diferenças entre o COPRAS e outros métodos MCDM/MCDA. Os insights identificados nesta revisão podem ajudar na investigação de novos quadros a respeito do método COPRAS, além de proporcionar um breve roteiro sobre as referências, Journals que publicam sobre o tema. A vantagem deste tipo de metodologia proposta neste artigo é que pode ser utilizada para estruturar qualquer tema de pesquisa nas mais diversas áreas. Os insights identificados nesta revisão podem ajudar os pesquisadores em suas futuras pesquisas, pois por meio dela, por exemplo, se pode descobrir quais journals ou periódicos que publicam acerca do tema que se deseja trabalhar, autores reconhecidos e títulos reconhecidos cientificamente.

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Como recomendações de estudo futuro sugere-se realizar a análise bibliométrica das referências dos artigos da amostra. E desta forma comparar se os journals mais citados na amostra coincidem ou não com as referências utilizadas por estes artigos, e ainda se os autores citados estão presentes nestas referências. REFERÊNCIAS [1] C. Carlsson and R. Fullér. Fuzzy multiple criteria decision making: Recent developments. Fuzzy Sets and Systems, v. 78, n. 2, p. 139-153, 1996. [2] W.F.A. El-Wahed. Intelligent Fuzzy Multi-criteria Decision Making: review and analysis. Fuzzy Multi-Criteria Decision Making: Theory and Applications with Recent Developments, v. 16, p. 19-50, 2008. [3] A. Datta, A. Ray and G. Bhattacharya Green energy sources (GES) selection based on multi-criteria decision analysis (MCDA). International Journal of Energy Sector Management, v. 5, n. 2, p. 271-286, 2011. [4] E. Eraslan and Y.T. IÇ. A multi-criteria approach for determination of investment regions: Turkish case. Industrial Management & Data Systems, v. 111, n. 6, p. 890-909, 2011. [5] N.R. Khalili and S. Duecker. Application of multi-criteria decision analysis in design of sustainable environmental management system framework. Journal of Cleaner Production, v. 47, p. 188-198, 2013. [6] I. Tammi and R. Kalliola. Spatial MCDA in marine planning: Experiences from the Mediterranean and Baltic Seas. Marine Policy, v. 48, p. 73-83, 2014. [7] A.H. Tchemra. Adaptivity in multicriteria decision making. IEEE Latin America Transactions, v. 9, n. 2, 2011. [8] M. Carvalho, M.A. Lozano and L.M. Serra. Multicriteria synthesis of trigeneration systems considering economic and environmental aspects. Applied Energy, v. 91, n. 1, p. 245-254, 2012. [9] Z. Srdjevic and L. Cveticanin. Identifying nonlinear biomechanical models by multicriteria analysis. Journal of Sound and Vibration, v. 331, n. 5, p. 1207-1216, 2012. [10] C. Hurson and Y. Siskos. A synergy of multicriteria techniques to assess additive value models. European Journal of Operational Research, v. 238, n. 2, p. 540-551, 2014. [11] C.J. Macharis, Springael, K.D. Brucker and A. VerbekePROMETHEE and AHP: the design of operational synergies in multicriteria analysis: strengthening PROMETHEE with ideas of AHP. European Journal of Operational Research, v. 153, n. 2, p. 307-317, 2004. [12] C. Kahraman, U. Cebeci and Z. Ulukan. Multi-criteria supplier selection using fuzzy AHP. Logistics Information Management, v. 16, n. 6, p. 382-394, 2003. [13] T.L. Saaty. Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, v. 1, n. 1, p. 83-98, 2008. [14] M. Behzadian, S.K. Otaghsara, M. Yazdani and J. Ignatius. A state-of the-art survey of TOPSIS applications. Expert Systems with Applications, v. 39, n. 17, p. 13051-13069, 2012. [15] A. Kaklauskas, E.K. Zavadskas, S. Raslanas, R. Ginevicius, A. Komka and P. MalinauskasSelection of low-e windows in retroﬁt of public buildings by applying multiple criteria method COPRAS: a Lithuanian case. Energy Buildings, v. 38, p. 454-62, 2006. [16] M.C. Das, M. B. Sarkar and S. Ray. A framework to measure relative performance of Indian technical institutions using integrated fuzzy AHP and COPRAS methodology. Socio-Economic Planning Sciences, v. 46, n. 3, p. 230-241, 2012. [17] E. Mulliner, K. Smallbone and V. Maliene. An assessment of sustainable housing affordability using a multiple criteria decision making method. Omega, v 41, n. 2, p. 270-279, 2013. [18] A.M. Rabbani, Zamani, A. Yazdani-Chamzini and E.K. Zavadskas Proposing a new integrated model based on sustainability balanced scorecard (SBSC) and MCDM approaches by using linguistic variables for the performance evaluation of oil producing companies. Expert Systems with Applications, v. 41, n. 16, p. 7316-7327, 2014. [19] E.K. Zavadskas, A. Kaklauskas, Z. Turskis and J. Tamošaitien. Selection of the effective dwelling house walls by applying attributes values determined at intervals. Journal Civil Engineering Management, v. 14, p. 85-93, 2008. [20] A. Fink. Conducting research literature reviews: from paper to the internet. Thousand Oaks: Sage; 1998. [21] J. Meredith. Theory building through conceptual methods. International Journal of Operations & Production Management, v. 13, n. 5, p. 3-11, 1993.

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3905

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ANEXO I. Artigos selecionados e autores. Autor Podvezko, V. [27] Nuuter, T.; LILL, I.; Tupenaite, L. [28] Pitchipoo, P. et al. [29] Chatterjee, N.C.; Bose, G. K. [30] Zheng, G. et al. [31] Maity, S.R.; Chatterjee, P.; Chakraborty, S. [32] Aghdaie, M.H. et al. [33] Kaklauskas, A. et al. [34] Bitarafan, M. et al. [35] Viteikiene, M.; Zavadskas, E.K. [36] Lapinskiene, V.; Martinaitis, V. [37] Das, M.C.; Sarkar, B.; Ray, S. [16] Nguyen, H.-T. et al. [38] Zolfani, S.H. et al. [39] Fouladgar, M.M. et al. [40] Aghdaie, M.H.; Zolfani, S.H.; Zavadskas, E.K. [41] Chatterjee, P.; Athawale, V.M. Chakraborty, S. [42] Adhikary, D.D. et al. [43] Zavadskas, E.K. et al. [44] Zavadskas, E.K.; Kaklauskas, A. Vilutiene, T. [45] Zavadskas, E.K. et al. [46] Ghorabaee, M.K. et al. [47] Fouladgar, M.M. et al. [48] Simanaviciene, R.; Liaudanskiene, R.; Ustinovichius, L. [49] Tavana, M. et al. [50] Rabbani, A. et al. [18] Zolfani, S. H. et al. [51] Antucheviciene, J.; Zavadskas, E.K.; Zakarevicius, A. [52] Vahdani, B. et al. [53] Kaklauskas, A. et al. [54]

Titulo The comparative analysis of MCDA methods SAW and COPRAS Comparison of housing market sustainability in European countries based on multiple criteria assessment COPRAS decision model to optimize blind spot in heavy vehicles: a comparative perspective A COPRAS-F base multi-criteria group decision making approach for site selection of wind farm Crushing analysis of foam-filled single and bitubal polygonal thin-walled tubes Cutting tool material selection using grey complex proportional assessment method Decision making in machine tool selection: an integrated approach with SWARA and COPRAS-G methods Defining the utility and market value of a real estate: a multiple criteria approach Evaluating the construction methods of cold-formed steel structures in reconstructing the areas damaged in natural crises, using the methods AHP and COPRAS-G Evaluating the sustainability of vilnius city residential areas The framework of an optimization model for building envelope A framework to measure relative performance of Indian technical institutions using integrated fuzzy AHP and COPRAS methodology A hybrid approach for fuzzy multi-attribute decision making in machine tool selection with consideration of the interactions of attributes A hybrid MCDM model encompassing AHP and COPRAS-G methods for selecting company supplier in Iran Maintenance strategy selection using AHP and COPRAS under fuzzy environment Market segment evaluation and selection based on application of fuzzy AHP and COPRAS-G methods Materials selection using complex proportional assessment and evaluation of mixed data methods Multi criteria FMECA for coal-fired thermal power plants using COPRAS-G Multi-attribute decision-making model by applying grey numbers Multicriteria evaluation of apartment blocks maintenance contractors: Lithuanian case study Multicriteria selection of project managers by applying Grey criteria Multiple criteria group decision-making for supplier selection based on COPRAS method with interval type-2 fuzzy sets A new hybrid model for evaluating the working strategies: case study of construction company A new synthesis method of structural, technological and safety decisions (SyMAD-3) A novel hybrid social media platform selection model using fuzzy ANP and COPRAS-G Proposing a new integrated model based on sustainability balanced scorecard (SBSC) and MCDM approaches by using linguistic variables for the performance evaluation of oil producing companies Quality control manager selection based on AHP-COPRAS-G methods: a case in Iran Ranking redevelopment decisions of derelict buildings and analysis of ranking results Robot selection by a multiple criteria complex proportional assessment method under an interval-valued fuzzy environment Selection of low-e windows in retrofit of public buildings by applying multiple criteria method COPRAS: a Lithuanian case

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Zavadskas, E.K. et al. [19] Aghdaie, M.H.; Zolfani, S.H.; Zavadskas, E.K. [55] Zolfani, S.H.; Zavadskas, E.K. [56] Antucheviciene, J.; Zakarevicius, A.; Zavadskas, E. K. [57] Barysiené, J. [58] Chatterjee,C.; N.; Bose, G. K. [59] Chatterjee, P.; Chakraborty, S. [60] Drejeris, R.; Kavolynas, A. [61] Ginevicius, R.; Podvezko, V. [62] Ginevicius, R.; Podvezko, V.; Raslanas, S. [63] Ginevicius, R.; Podviezko, A. [64] Zolfani, S.H. et al. [65] Kaklauskas, A. et al. [66] Kanapeckiene, L. et al. [67] Kildiene, S.; Kaklauskas, A.; Zavadskas, E. K. [68] Medineckienè, M.; Björk, F. [69] Mulliner, E.; Smallbone, K.; Maliene, V. [17] Staniūnas, M. et al. [70] Šarka, V. et al. [71] Pamučar, D.; Ćirović, G. [72] Zavadskas, E. K.; Turskis, Z. Tamošaitiene, J. [73] Yazdani, M.; Alidoosti, A. Zavadskas, E.K. [74] Zavadskas, E.K. et al. [75] Palevičius, V. et al. [76] Rezaeiniya, N.; Zolfani, S.H. Zavadskas, E.K. [77] Tupenaite, L. et al. [78] Volvačiovas, R. et al. [79] Zavadskas, E.K. et al. [80] Zavadskas, E.K. et al. [81]

Selection of the effective dwelling house walls by applying attributes values determined at intervals Prioritizing constructing projects of municipalities based on AHP and COPRAS-G: a case study about footbridges in Iran Sustainable development of rural areas’ building structures based on local climate Measuring congruence of ranking results applying particular MCDM methods A multi-criteria evaluation of container terminal technologies applying the COPRAS-G method Selection of vendors for wind farm under fuzzy MCDM environment Material selection using preferential ranking methods Multi-criteria evaluation of building sustainability behavior Multi-criteria evaluation of Lithuanian banks from the perspective of their reliability for clients Evaluating the alternative solutions of wall insulation by multi-criteria methods The evaluation of financial stability and soundness of Lithuanian banks Forest roads locating based on AHP and COPRAS-G methods: an empirical study based on Iran Model for a Complex Analysis of Intelligent Built Environment Integrated knowledge management model and system for construction projects COPRAS based comparative analysis of the European country management capabilities within the construction sector in the time of crisis Owner preferences regarding renovation measures: the demonstration of using multi-criteria decision making An assessment of sustainable housing affordability using a multiple criteria decision making method To modernize or not: Ecological: economical assessment of multi-dwelling houses modernization System of project multi-criteria decision synthesis in construction The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC) Risk assessment of construction projects Risk analysis of critical infrastructures using fuzzy COPRAS Extension of weighted aggregated sum product assessment with interval-valued intuitionistic fuzzy numbers (WASPAS-IVIF) Evaluation of the requirement for passenger car parking spaces using multi-criteria methods Greenhouse locating based on ANP-COPRAS-G methods: an empirical study based on Iran Multiple criteria assessment of alternatives for built and human environment renovation Multi-attribute selection of public buildings retrofits strategy Multi-attribute assessment of road design solutions by using the COPRAS method Multiple criteria selection of pile-column construction technology

Nara Medianeira Stefano, Pós Doutora em Engenharia de Produção Economista, Economista, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Maiores informações disponível em: http://lattes.cnpq.br/2043932840117404.

Nelson Casarotto Filho, Doutor em Engenharia de Produção, Professor Titular na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) no programa de pós-graduação em Engenharia de Produção. Maiores informações disponível em: http://lattes.cnpq.br/6910508438554107 Lizandra Garcia Lupi Vergara, Doutora em Engenharia de Produção, Professora na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) no programa de pós-graduação em Engenharia de Produção. Maiores informações disponível em: http://lattes.cnpq.br/2408215374283146 Rodrigo Ulisses Garbin da Rocha, Engenheiro de Produção, Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Paraná. Maiores informações disponível em: http://lattes.cnpq.br/3231136952004946.